中国安全科学学报

作者：陈述, 孙孟文, 陈云, 聂本武, 李智, 刘文濯

单位：1 三峡大学 水电工程施工与管理湖北省重点实验室,湖北 宜昌 443002；2 三峡大学 水利与环境学院,湖北 宜昌 443002；3 国家能源投资集团有限责任公司 金沙江分公司,四川 成都 610000；4 中国长江三峡集团有限公司,湖北 武汉 430010；5 三峡大学 经济与管理学院,湖北 宜昌 443002

关键词：水电工程,施工安全事故,无监督隐含狄利克雷分布(LDA)主题模型,事故致因,社会网络分析,因子分析

基金：国家自然科学基金资助(52079073); 国家自然科学基金资助(52209163)

为实现水电工程施工安全事故报告中致因的智能挖掘,首先,利用Jieba库分词处理 1 206 条事故分析报告,提出事故分析文本词频-逆文档频率(TF-IDF)关键词处理算法,确定词频权重并构建事故文本词向量;然后,基于TF-IDF特征,训练无监督隐含狄利克雷分布(LDA)主题模型,提取事故主题及主题词;最后,对主题词进行社会网络分析,揭示事故要素间的潜在关系,智能输出水电工程施工安全事故成因。结果表明:LDA主题模型能快速挖掘出大量有效事故数据信息,并计算出安全意识、事故隐患、违章行为等5个事故主题。致因自动分析结果显示,违规违章操作、未掌握安全操作技术、材料设备问题、违反施工程序、作业环境条件不良是导致水电工程施工安全事故的最主要原因。加强施工人员的行为监管,提高事故主要致因的预防能力,有助于提升水电工程施工安全管控水平。

来源：2023年第10期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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